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8 月 10 日，戴盟机器人正式发布全球首个触觉锚定世界模型 Daimon-TWM（Tactile-grounded World Model），以原生触觉贯穿物理认知、推演决策和瞬时反应全阶段。这个 “物理交互脑” 不仅能理解正在发生的物理接触，还能预测下一步交互会发生什么，并根据瞬息万变的反馈及时修正动作。
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近年来，视觉 — 语言 — 动作模型（Vision-Language-Action Model，VLA）正逐渐成为通用机器人控制的重要技术路线，但当这些模型真正进入高频闭环执行时，一个矛盾越来越突出：模型越来越大、语义能力越来越强，动作更新却未必足够快。
浙江大学、清华大学智能产业研究院、影溯 InSpatio、RoboParty Lab 等团队提出的 INTACT（INtent-To-ACTion），一种基于端到端 JEPA 的无搜索世界模型控制方法，试图改变这一范式：直接利用离线轨迹中已有的状态、动作与未来结果，将运动意图转化为动作模型可以读取的语义接口，使模型无需搜索候选动作序列，就能直接生成动作计划
如果要让机械臂把咖啡机旁的杯子移到桌上，需要经历哪几个步骤？
交互式视频世界模型正在从「一次性生成短片」走向「像游戏一样边操作边生成」。但长轨迹交互会迅速放大上下文、显存和多步去噪开销。Light Interaction不改模型参数、不重新训练，只在推理阶段把相机轨迹变成调度信号，动态选择历史上下文、在回访状态复用去噪输出，并用面向自回归生成的3D稀疏注意力降低计算。
AI旅行社 Fora 宣布完成一轮由 Forerunner 和 Tactile Ventures 领投的 6000 万美元 D 轮融资 ，公司估值达 10 亿美元。 Fora 成立于 2021 年，是一个双重平台：它通过提供支持客户沟通和旅行规划的基础设施，让人们可以轻松成为旅行顾问；
WAIC 前夕，星尘智能（Astribot）新模型 Lumo-2，直接在官网甩出 20 + 真机视频 ——这背后，是星尘智能发布的第二代具身基座模型，也是业内首个面向家庭场景的隐式世界 - 动作模型（Latent World-Action Model），同步发的，还智能体 Agent Philia。
近两年，视频生成模型在具身智能领域受到持续关注。从 UniPi、SuSIE 到各类 action-conditioned video generation 变体，其核心思路一致：先由模型生成一段未来视频，再从中提取动作信号供机器人执行。
过去两年，人形机器人赛道的竞争焦点，正从整机硬件进一步延伸到模型能力。